Rede neural convolucional para segmentação de telangiectasias de membros inferiores

• Processo: 24/00315-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Cirurgia
• Pesquisador responsável: Matheus Bertanha
• Beneficiário: Thiago Adriano Peguim Ribeiro
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Escleroterapia Insuficiência venosa Inteligência artificial Processamento de imagem assistida por computador Telangiectasia Veias Procedimentos cirúrgicos vasculares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: escleroterapia | Insuficiência venosa | Inteligência Artificial | Processamento de imagem assistida por computador | Telangiectasia | veias | Cirurgia Vascular

Resumo

Introdução: A doença venosa crônica de membros inferiores tem prevalência estimada de 57,5%, sendo que, em sua apresentação mais leve, caracteriza-se por telangiectasias e veias reticulares. Até o momento, a quantificação dos resultados dos tratamentos ainda se faz de forma subjetiva. O uso da inteligência artificial (IA) pode ser útil na avaliação de resultados de forma mais precisa, beneficiando o paciente e o médico. A IA poderá analisar grandes bancos de imagens, utilizando-se de comparações com um processo padrão, obtendo resultados semelhantes aos que são realizados manualmente por profissionais médicos. Além disso, a automação do método torna possível que as análises sejam feitas em escala. Porém, o uso da IA com essa finalidade ainda é pouco difundida e pode ser melhor explorada. Objetivo: Desenvolver um algoritmo de inteligência artificial para a segmentação e medida de telangiectasias de membros inferiores utilizando um banco de dados de imagens fotográficas de portadoras de telangiectasias. Método: Estudo transversal de acurácia metodológica para quantificação de telangiectasias. Serão realizadas aquisições de fotografias em três posições de perna e de coxa de cada membro inferior para análise e quantificação de telangiectasias. Objetiva-se uma amostra de 240 imagens com telangiectasias, divididas em dois grupos, sendo que 80% das imagens serão utilizadas para o treinamento da IA e 20% para validação do método. As imagens serão obtidas com estandartização de câmera e de luminosidade, sendo cortadas, redimensionadas e tratadas com a linguagem de programação Python para obtenção da quantificação. As imagens binárias serão tratadas em editor de fotografias e divididas entre imagens e máscaras para o treinamento da IA e, posteriormente, para validação metodológica.